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基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性. 相似文献
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弹载SAR下降段成像算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
弹载SAR下降段成像中,弹体较大的下降速度和加速度将导致SAR回波信号的多普勒调频率沿方位向变化,影响方位聚焦.针对该问题,提出了一种利用方位非线性变标(NLCS)的弹载SAR下降段成像算法.该算法在距离徙动校正和距离压缩处理之后,通过引入方位非线性变标操作,补偿变化的多普勒调频率,并校正图像方位畸变,从而改善了方位聚焦深度和聚焦质量.数据仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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